개요
Laguna는 Poolside가 공개한 에이전트형 코딩 모델 계열입니다.
Laguna M.1: 225B total / 23B active 규모의 플래그십 MoE 모델Laguna XS.2: 33B total / 3B active 규모의 경량 오픈 웨이트 모델pool: 터미널 기반 코딩 에이전트Shimmer: instant-on VM 샌드박스 개발 환경
핵심은 단순 코드 생성 챗봇이 아니라, 장기 작업을 수행하는 코딩 에이전트 모델 + 실행 환경을 함께 낸 점입니다.
한 줄 요약
“Laguna XS.2는 로컬 머신에서도 돌릴 수 있는 오픈 웨이트 agentic coding 모델이고, M.1은 더 큰 플래그십이며, Poolside는 둘을
pool과Shimmer라는 실행 환경과 함께 묶어 내놓았다.”
핵심 구성
Laguna M.1
- 225B total parameters
- 23B active parameters
- 128K context
- Agentic, Chat 모드 지원
Poolside는 M.1을 다단계 도구 사용, 검증, 테스트 반복이 필요한 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업에 맞춘 플래그십으로 설명합니다.
Laguna XS.2
- 33B total / 3B activated per token
- 128K context
- Apache 2.0 오픈 웨이트
- Mac 36GB RAM에서도 실행 가능하다고 안내
- Ollama, vLLM, Transformers, TRT-LLM, MLX 지원
즉, XS.2의 포지션은 온디바이스 가능한 에이전트형 코딩 모델입니다.
기술적 특징
MoE + 경량화
- 33B 전체 파라미터지만 토큰당 3B만 활성화
- Sliding Window Attention과 global attention 혼합
- FP8 KV cache
이 조합으로 로컬 실행성과 장기 컨텍스트 효율을 동시에 노립니다.
추론/도구 호출
- native reasoning support
- tool call 사이에 thinking 보존
- 에이전트형 작업 흐름에 맞춘 설계
즉, 단순 completion보다 도구 사용과 검증을 동반한 작업 지속성이 중심입니다.
학습 방식
- 웹 데이터 + 합성 데이터 활용
- Muon optimizer 사용
- async agent RL 적용
Poolside는 특히 실제 소프트웨어 개발 환경을 모사한 샌드박스 RL을 강조합니다.
런타임: pool / Shimmer
pool
- 터미널 기반 코딩 에이전트
- ACP(Agent Client Protocol) client-server
- 중단된 작업의 메모리와 파일 상태를 보존하며 이어서 수행 가능
Shimmer
- instant-on VM sandbox
- 웹/모바일에서도 AI와 함께 코드 작성 및 실행 가능
즉, Poolside는 모델만이 아니라 에이전트를 실제로 굴리는 작업 환경까지 제품화하고 있습니다.
벤치마크와 포지션
공식 자료 기준 XS.2는 작은 활성 파라미터 수에도 불구하고 SWE-bench Verified, SWE-bench Multilingual, SWE-bench Pro, Terminal-Bench 2.0 같은 agentic coding 지표에서 경쟁력 있는 수치를 내세웁니다.
중요한 건 절대 점수보다, Poolside가 이 모델을 로컬에서도 돌릴 수 있는 장기 작업용 코딩 에이전트로 포지셔닝했다는 점입니다.
의미
Laguna가 흥미로운 이유는 두 가지입니다.
- 오픈 웨이트 모델도 장기 실행형 agentic coding에 본격적으로 맞춰지고 있음
- 모델 공개만이 아니라,
pool과Shimmer같은 실행 환경까지 함께 제시하고 있음
즉, 경쟁 축이 단순 모델 성능에서 모델 + 에이전트 런타임 + 작업 지속성으로 옮겨가고 있습니다.